TwiddleLab / Курсы / Искусственный интеллект
Генеративный ИИ: создаём новое
От шума к картинке: как машины создают новое.
Лучше после: Как работают языковые модели, Как машины видят и слышат
Уроки
- Генерировать или классифицировать (5 мин): Классификатору нужна только граница между видами: он говорит, что это такое.
- Автоэнкодеры: сжать и восстановить (7 мин): У автоэнкодера есть энкодер, который сжимает вход в короткий код, и декодер, который его восстанавливает.
- Прогулки по латентному пространству (7 мин): Каждый код это точка в латентном пространстве, и декодер превращает каждую точку в зверушку.
- GAN: фальшивомонетчик против детектива (7 мин): GAN обучает две сети друг против друга: генератор (фальшивомонетчик) и дискриминатор (детектив).
- Добавь шум, научись отменять (7 мин): Прямой шум закапывает картинку шаг за шагом: шумная = a · чистая + b · шум, где a уменьшается, а b растёт.
- От чистого шума к картинке (7 мин): Диффузионное сэмплирование начинается с чистого шума. На каждом шаге очиститель угадывает шум, и часть его убирают.
- Из текста в картинку (7 мин): Подписи и картинки обучают попадать рядом друг с другом на одной общей карте, текстово-картиночном эмбеддинге.
- Генерация музыки и голоса (7 мин): Звук режут на короткие кусочки, аудиотокены, часто по 50 в секунду.
- Авторское право и согласие (7 мин): «Можно ли?» распадается на отдельные вопросы: можно ли на этом обучать, можно ли делиться результатом, кто автор. Каждый решают разные люди.
- Можно ли распознать сгенерированное? (7 мин): ИИ-детектор даёт оценку, и честные работы пересекаются с ИИ-работами. Поймать больше подделок всегда значит обвинить больше честных людей, как с точностью и полнотой.
- Проект: создай генератор зверушек (8 мин): Генератор выучивает облако своих обучающих данных; направления на карте кодов позволяют менять по одному признаку.
Уроки интерактивные и работают на JavaScript. Включи его, чтобы играть.
